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本文认为人为创建类内差异和保持类内共性可以帮助模型实现更好的缺陷检测能力，从而更好地区分非正常图像。如图一所示。差异（differences）:MemSeg引入人工模拟的异常图像在训练阶段使模型能够区分正常和异常的图像，减轻了半监督学习只能用正常样本进行训练的不足，然后在推理阶段可以直接输入图像无需做任何后处理。共性（commonalities）:MemSeg引入了一个记忆池来记录正常样本的通用模式，在训练和推理阶段，比较输入图像和记忆池中的样本之间的差异，为异常区域的定位提供有用的信息。
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